中國糧食生產(chǎn)效率的時空特征及空間依賴性分析*

楊曉璇，洪名勇，潘東陽

(貴州大學管理學院，貴陽 550025)

0 引言

民以食為天，糧食問題關乎國計民生。在人口眾多的中國，要滿足糧食安全、有效的供給，必須要保證糧食生產(chǎn)能力的不斷提高。提高糧食生產(chǎn)能力通常依賴于兩個途徑：一是要素投入，二是提高生產(chǎn)效率。從我國糧食生產(chǎn)的現(xiàn)實情況看，耕地供給基本已經(jīng)達到極限，并將可能進一步地縮減，雖然重新配置土地資源可以在一定程度上提高糧食生產(chǎn)能力，但總體上對糧食生產(chǎn)能力的影響較小，所以通過挖掘土地福利來解決糧食安全問題的途徑己經(jīng)不再可行。此外，伴隨工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的快速推進，農(nóng)村勞動力大量外流、耕地質量下降、水資源短缺等，都使得依賴增加要素投入來提高糧食產(chǎn)量的困難越來越大。在此背景下，提高糧食生產(chǎn)的效率就成為了提高糧食生產(chǎn)能力的必由之路。2015年“中央一號文件”提出“圍繞建設現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，加快轉變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式”。對于糧食生產(chǎn)而言，糧食生產(chǎn)方式由依靠要素投入向依靠提高糧食生產(chǎn)率轉變，增強糧食的持續(xù)生產(chǎn)能力，就是轉變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式的最好體現(xiàn)。

從現(xiàn)有研究來看，學者們采用不同的方法對我國糧食生產(chǎn)效率進行了研究。肖紅波[1]等利用DEA模型測算了2000—2009年我國糧食生產(chǎn)的技術效率，結果發(fā)現(xiàn)，純技術效率較低是造成我國糧食生產(chǎn)綜合技術效率較低的重要原因。黃金波[2]等利用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)測算了全國30個省份的糧食生產(chǎn)技術效率，結果表明，技術效率逐年波動，農(nóng)業(yè)基礎設施建設和制度因素對糧食生產(chǎn)效率有重要影響。章樂、閔銳則[3-4]分別采用VAR模型和超效率DEA 研究了不同視角對糧食生產(chǎn)技術效率的影響。除對糧食生產(chǎn)技術效率的研究外，賈琳[5]等還采用DEA方法對玉米種植規(guī)模效率進行了測算，并用Tobit方法對影響規(guī)模效率的因素進行了分析。趙麗平[6]采用利用方向距離函數(shù)對我國糧食生產(chǎn)環(huán)境技術效率進行了測度，并分別探討了城鎮(zhèn)化對糧食生產(chǎn)環(huán)境技術效率的影響。以上方法對糧食生產(chǎn)效率的研究是深入且有效的，但隨著空間計量經(jīng)濟學的發(fā)展，大多數(shù)傳統(tǒng)經(jīng)典統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學中相互獨立的基本假設被打破，事物之間的空間相關性得到重視，在糧食生產(chǎn)領域馬林靜、高鳴分別借助經(jīng)典收斂回歸模型和對DEA-Moran′s I-Theil Index模型對省級單位的糧食生產(chǎn)技術效率具備何種空間收斂方式展開檢驗，認為隨著技術擴散和經(jīng)濟溢出，中國省域間的糧食生產(chǎn)技術效率存在空間收斂，擴展了關于糧食生產(chǎn)率的研究視角[7-8]。因此，文章在借鑒已有研究的基礎上，嘗試運用2003—2015年我國糧食生產(chǎn)面板的數(shù)據(jù)測算不同區(qū)域的糧食生產(chǎn)效率，并從空間自相關的角度來解釋糧食生產(chǎn)技術效率的時空格局特征，最后借助空間杜賓模型對各個區(qū)域及區(qū)域內(nèi)部的空間溢出效應進行研究，以期能對中國糧食生效效率的空間溢出效應進行較全面闡釋，為政府決策提供更為可靠的依據(jù)。

1 研究方法與變量選取

1.1 研究方法

1.1.1 糧食生產(chǎn)效率測算方法

數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)是要素投入與產(chǎn)出之間的相對效率評價最常用的系統(tǒng)分析方法，通過巧妙地構造目標函數(shù)，將非線性規(guī)劃問題轉化為線性規(guī)劃問題，使得評價結果更為客觀[9]。該文首先采用規(guī)模報酬可變模型(BCC)下的投入導向型來對我國糧食生產(chǎn)效率進行測算。構建出糧食生產(chǎn)效率規(guī)模報酬可變模型如下：

(1)

1.1.2 空間自相關與空間杜賓模型

利用基于面板數(shù)據(jù)的空間杜賓模型，可對影響糧食生產(chǎn)效率的各類因素進行空間依賴性分析。需要指出的是，空間杜賓模型的使用必須基于有效的空間數(shù)據(jù)，要求首先對核心變量是否具有空間收斂特征進行檢驗[10-11]。基于此，該文采用全局Moran′s I和局部Moran′s I兩種空間自相關檢驗方法對糧食生產(chǎn)效率是否存在空間收斂特征進行檢驗，在此基礎上利用空間杜賓模型進一步探討各類影響因素對糧食生產(chǎn)力的空間依賴關系，并將其細分為直接效應和溢出效應。上述兩種空間自相關系數(shù)的計算公式分別如下：

(2)

(3)

考慮到解釋變量和被解釋變量可能存在空間相關性，以及被解釋變量存在時間相關性，因此該文構建包括空間滯后項的動態(tài)空間杜賓模型(Dynamic Spatial Durbin Model，DSDM)。其本質特征是自變量中嵌套了空間依賴系數(shù)，具體公式為：

Yit=τYit-1+ηWnYit+∑xitβi+∑Wnxitλi+c+vt

(4)

式(4)中，Yit為糧食生產(chǎn)的綜合技術效率，Yi(t-1)為區(qū)域糧食生產(chǎn)效率的時間滯后項，Wn為n×n維鄰接空間權重矩陣或經(jīng)濟空間權重矩陣，WnYit為糧食生產(chǎn)效率的空間滯后項，Wnxit各地區(qū)在時期t解釋變量的空間滯后項，C為n個體固定效應項，vt～(0，σ2in)； 當τ=0時，為靜態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模型； 當βi=λi=0，為動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型； 當τ=βi=λi=0時，為普通面板數(shù)據(jù)模型。在空間杜賓模中對解釋變量求偏導得出影響糧食生產(chǎn)效率的直接效應和溢出效應，兩者分別表征解釋變量自身變化一個單位對本區(qū)域和相關區(qū)域糧食生產(chǎn)效率影響的大小。

1.2 變量選取

1.2.1 投入產(chǎn)出指標選取

糧食生產(chǎn)效率是區(qū)域糧食生產(chǎn)過程中要素投入綜合利用程度的反映，是區(qū)域耕地資源、勞動力、能源投入與所產(chǎn)生的經(jīng)濟效益之間配置情況最為常用的表現(xiàn)形成。根據(jù)道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)及以往學者的研究，遵循指標選取的可得性和代表性等原則，從投入和產(chǎn)出兩方面選取指標，構建糧食生產(chǎn)效率評價體系。投入方面選取糧食播種面積、鄉(xiāng)村人口數(shù)、機械總動力和化肥施用量，分別表征糧食生產(chǎn)過程中土地、勞動力、資本方面的投入； 產(chǎn)出方面則選取區(qū)域糧食產(chǎn)量來表征。以上指標來自于歷年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

表1 投入—產(chǎn)出評價指標體系

指標類型投入指標產(chǎn)出指標I1I2I3I4O1指標糧食播種面積鄉(xiāng)村人口數(shù)機械總動力化肥使用量糧食產(chǎn)量單位hm2萬人萬kW·h萬t萬t

1.2.2 影響因素選取

從理論上講，由于綜合技術效率是要素配置、利用和規(guī)模集聚等的綜合度量，并且受到技術水平和經(jīng)濟發(fā)展的影響，具有空間外溢的效應。因此該文將糧食生產(chǎn)綜合技術效率選為研究的被解釋變量。解釋變量方面，由于糧食生產(chǎn)效率受自然條件、經(jīng)濟水平、技術水平等多方面的影響，因此該文結合已有對糧食生產(chǎn)影響因素的研究，選取政策支持、土地、中間投入、勞動力以及經(jīng)濟環(huán)境等5類指標的15個變量作為回歸分析中的解釋變量[12-13]。以上變量均來自于歷年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局關于糧食產(chǎn)量的相關公報。對被解釋變量和解釋變量較為詳細的定義和描述可參見表2。

表2 糧食生產(chǎn)效率影響因素的指標選取及說明

指標分類變量代碼定義(單位)樣本量均值標準差綜合效率Yitt時期i省糧食生產(chǎn)的綜合技術效率3900.780.136政策支持DFitt時期i省地方財政農(nóng)林水事務支出(億元)390232.41207.86NLitt時期i省農(nóng)林牧副漁固定資產(chǎn)投資(億元)390262.63295.46ZRitt時期i省自然災害救濟(億元)39069.49212.07土地LZitt時期i省糧食作物播種面積比重(%)39064.9412.30SZitt時期i省受災面積比重(%)39024.2214.71CLitt時期i省除澇面積(hm2)390722.22948.89STitt時期i省水土流失治理面積(hm2)3903 435.242 716.38LSitt時期i省糧食單產(chǎn)水平(kg/hm2)3904 951.931 001.12中間投入NJitt時期i省農(nóng)業(yè)機械總動力水平(kW/hm2)3905.602.71NYitt時期i省農(nóng)用化肥投入水平(kg/hm2)390346.49113.62GGitt時期i省灌溉水平(%)39039.8615.22勞動力RJitt時期i省人均經(jīng)營規(guī)模(hm2/百人)39041.9227.40GZitt時期i省高中以上勞動力比例(%)39015.846.88經(jīng)濟環(huán)境NMitt時期i省農(nóng)民人均純收入(元)3906 483.713 969.83DYitt時期i省第一產(chǎn)值占國民經(jīng)濟中的比重(%)39011.996.22

2 實證結果及分析

2.1 我國糧食生產(chǎn)效率測算

根據(jù)公式(1)及計算指標，利用DEAP2.0軟件計算得到糧食生產(chǎn)綜合效率、純技術效率和規(guī)模效率(圖1)。圖中顯示我國糧食生產(chǎn)的綜合效率總體上呈現(xiàn)波動下降的趨勢，從2003年的0.787下到2015年的0.776，且階段性變化特征明顯。其中， 2004—2006年和2009—2013年間糧食生產(chǎn)綜合效率呈現(xiàn)出明顯的下降的態(tài)勢，生產(chǎn)要素投入相對不足使得綜合效率均值在2006年和2014年陷入“低谷”； 糧食生產(chǎn)綜合技術效率的“峰值”的出現(xiàn)在2007年和2009年，效率值分別達到0.833和0.849，這表明在特定的生產(chǎn)條件下，糧食生產(chǎn)要素投入的增加與合理利用，推動了糧食綜合效率的提升。純技術效率與綜合效率的變動的趨勢大體呈平行走勢，呈現(xiàn)波動下降態(tài)勢，而規(guī)模效率則呈現(xiàn)出明顯的波動上升，且其效率值遠高于綜合效率和技術效率。這表明糧食生產(chǎn)綜合技術效率分解中，純技術效率對綜合技術效率的影響及制約能力強于規(guī)模效率，相比規(guī)模效率而言，純技術效率相對較低是造成綜合技術效率不高的主要影響因素。

圖1 2003—2015年中國糧食生產(chǎn)效率均值 圖2 2003—2015年中國六大分區(qū)糧食 生產(chǎn)綜合技術效率均值

為全面了解自然、經(jīng)濟、空間等因素的異質性對我國糧食生產(chǎn)效率的影響，該文參照國家統(tǒng)計區(qū)域劃分方法將全國劃分為六大區(qū)域[注]根據(jù)國家統(tǒng)計局區(qū)域劃分方法，該文將全國化分為六大經(jīng)濟區(qū)域，具體劃分如下：華北地區(qū)為北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古； 華東地區(qū)為上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東； 東北地區(qū)為遼寧、吉林、黑龍江； 中南地區(qū)為河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南； 西南地區(qū)為重慶、四川、貴州、云南、西藏； 西北地區(qū)為陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。西藏自治區(qū)和港澳臺地區(qū)由于數(shù)據(jù)完整性和異質性較強，在此作為缺失值處理。來探討及糧食生產(chǎn)綜合效率的空間差異性。整體來看，我國糧食生產(chǎn)綜合技術效率基本穩(wěn)定，各區(qū)域間糧食生產(chǎn)綜合技術效率的變化也基本處于平衡趨勢。分區(qū)域來看，研究期內(nèi)糧食生產(chǎn)綜合技術效率的均值從高到低依次為：東北>華東>中南>西南>華南>華北>西北，其中東北、華東地區(qū)糧食生產(chǎn)效率處于較高水平，綜合技術效率均值分布高達0.97和0.86，土壤肥沃、規(guī)?；?jīng)營是該區(qū)域糧食生產(chǎn)效率較高的重要原因； 中等水平區(qū)域為中南和西南地區(qū)，綜合技術效率均值分別為0.78和0.77，但兩區(qū)域糧食生產(chǎn)效率極不穩(wěn)定，波動幅度很大，自然災害等因素可能對該區(qū)域的糧食生產(chǎn)產(chǎn)生了重大影響； 糧食生產(chǎn)效率較為落后的區(qū)域是華北和西北地區(qū)，特別是西北地區(qū)，糧食生產(chǎn)綜合技術效率的均值僅為0.67，該區(qū)域雖然糧食生產(chǎn)效率較為穩(wěn)定，但常年的干旱少雨應該是制約其糧食生產(chǎn)效率較低的最主要原因(圖2)。

2.2 糧食生產(chǎn)綜合技術效率空間格局特征

2.2.1 總體空間格局特征

由于技術水平和經(jīng)濟發(fā)展具有空間外溢的效應，我國省域間的糧食生產(chǎn)效率也因此會存在一定的空間相關性。因此，該文采用 Moran’s I 指數(shù)方法，并采用鄰接空間權重與經(jīng)濟空間權重分別對2003—2015年的各省區(qū)的糧食生產(chǎn)綜合技術效率進行全局空間相關性檢驗(表3)。該結果取值一般介于-1～1之間，大于0表示存在空間正相關，即高值與高值相鄰、低值一低值相鄰； 小于0表示存在空間負相關，即高值與低值相鄰； 接近于0，則表明空間分布是隨機的。結果如表5所示，可以看出研究期內(nèi)我國糧食生產(chǎn)的綜合技術效率在鄰接空間權重與經(jīng)濟空間權重矩陣下均存在顯著的空間正相關關系，其全局Moran’s I指數(shù)值分別在0.39和0.22附近波動，且P值都小于0.05。這也進一步表明近年來我國區(qū)域糧食生產(chǎn)規(guī)?；?、農(nóng)業(yè)技術推廣多元化、農(nóng)業(yè)機械跨區(qū)作業(yè)等因素使得我國糧食生產(chǎn)效率具有很好的空間依賴性特征。

表3 2003—2015年糧食生產(chǎn)綜合技術效率全局Moran’s I指數(shù)

年份鄰接空間權重矩陣(w1)經(jīng)濟空間權重矩陣(w2)IZPIZP20030.343 3.152 0.002 0.222 2.489 0.013 20040.420 3.796 0.000 0.271 2.964 0.003 20050.341 3.145 0.002 0.195 2.234 0.025 20060.477 4.288 0.000 0.273 2.996 0.003 20070.375 3.430 0.001 0.233 2.603 0.009 20080.440 3.984 0.000 0.234 2.622 0.009 20090.331 3.077 0.002 0.202 2.311 0.021 20100.406 3.699 0.000 0.234 2.623 0.009 20110.451 4.080 0.000 0.221 2.495 0.013 20120.448 4.068 0.000 0.194 2.243 0.025 20130.417 3.817 0.000 0.188 2.188 0.029 20140.323 3.020 0.003 0.204 2.339 0.019 20150.353 3.263 0.001 0.190 2.196 0.028 average0.394 3.601 0.001 0.220 2.485 0.016

2.2.2 局部空間格局特征

為了進一步探索我國糧食生產(chǎn)綜合技術效率的局部空間關聯(lián)特征，進一步根據(jù)2003年、2009年、2015年我國糧食生產(chǎn)綜合技術效率的局部 Moran’s I 繪制出10%顯著性水平下的LISA 聚類圖，并把各區(qū)域歸為下述4 類：HH型，區(qū)域自身與相鄰區(qū)域綜合技術效率均較高，兩者呈正相關關聯(lián)； LL型，區(qū)域自身與相鄰區(qū)域綜合技術效率均較低，兩者呈顯著正相關關聯(lián)； HL型，區(qū)域自身減貧綜合技術效率高，而相鄰區(qū)綜合技術效率低，兩者負相關關聯(lián)性顯著，空間上表現(xiàn)為中心高而四周低的關聯(lián)特征； LH型，區(qū)域自身綜合技術效率較低，而相鄰區(qū)域綜合技術效率較高，空間上表現(xiàn)為中心低而四周高的負相關聯(lián)特征。從生成的糧食生產(chǎn)綜合技術效率區(qū)域類型的空間分布來看看，HH型和LL型具有明顯的空間聚集效應，并且在時空變化上表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性。其中HH型主要集中在東北與東南地區(qū)的上海、江蘇、浙江等地，LL型區(qū)域主要為陜西、山西和寧夏，甘肅和內(nèi)蒙則分別在2003年和2009年成為LL型的區(qū)域類型。而HL型和LH型的空間特征很不明顯，也沒有形成通過顯著性檢驗的該類區(qū)域單元(表4)。

表4 2003年、2009年和2015年糧食生產(chǎn)綜合技術效率LISA聚類

2003年2009年2015年HH型黑龍江、吉林、遼寧江蘇、上海黑龍江、浙江、上海黑龍江、吉林、遼寧、上海LL型青海、寧夏、陜西、山西青海、寧夏、陜西、山西、內(nèi)蒙古寧夏、陜西、山西

2.3 糧食生產(chǎn)綜合技術效率的空間依賴性分析

對于空間杜賓模型(SDM)，若隨機誤差項與某個解釋變量相關，則為固定效應模型(Fixed Effects Model，F(xiàn)E)； 若隨機誤差項與所有解釋變量均不相關，則為隨機效應模型(Random Effects Model，RE)。因此在處理面板數(shù)據(jù)時首先需要確定使用隨機效應還是固定效應，該文采用豪斯曼檢驗(Hausman Test)進行模型個體效應的判別。此外，考慮到使數(shù)據(jù)的分布盡可能地接近正態(tài)分布，回歸中對解釋變量進行對數(shù)處理。經(jīng)檢驗：以鄰接空間權重和經(jīng)濟空間權重的為權重矩陣的空間杜賓模型，其豪斯曼統(tǒng)計量分別為負數(shù)-11.09、-10.71，均接受原假設，固均使用隨機效應進行回歸。

從回歸結果看：兩種空間權重條件下，除澇面積(lnCL)、機械總動力投入(lnNJ)、農(nóng)業(yè)化肥投入(lnNY)、人均收入水平(lnNM)的回歸系數(shù)均顯著為負，而糧食單產(chǎn)水平(lnLS)顯著為正。需要指出的是，除澇面積的回歸系數(shù)之所以為負，其原因可能在于某省區(qū)當年的除澇面積越大，該省區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受洪澇災害的影響也就越大； 此外，由于因變量為已納入機械動力的綜合技術效率，使得回歸中機械總動力投入越大，便越有可能造成綜合技術效率的下降。解釋變量中糧食作物播種面積比重、除澇面積、農(nóng)業(yè)化肥投入的空間滯后項w×lnLZ、w×lnCL和w×lnNY均在統(tǒng)計上顯著為正，而糧食單產(chǎn)水平的空間滯后項w×lnLS顯著為負。在非空間計量模型中，回歸系數(shù)通常表示解釋變量對被解釋變量直接影響的程度，而在空間杜賓模型中解釋變量的回歸系數(shù)不僅有直接影響，還有反饋效應。更為重要的是，解釋變量空間滯后項的回歸系數(shù)會對反饋效應產(chǎn)生影響，所以表5中的回歸系數(shù)還不夠嚴謹，需對反饋效應進行剔除，并進一步把溢出效應分解為直接效應和間接效應。

表5 糧食生產(chǎn)綜合技術效率空間杜賓模型估計結果

變量名稱w1w2變量名稱w1w2lnDF0.0030.002w×lnDF0.0060.006lnNL0.0030.004w×lnNL-0.011-0.009lnZR0.0010.001w×lnZR0.0010.002lnLZ-0.037-0.037w×lnLZ0.117**0.121**lnSZ0.0020.002w×lnSZ0.0000.000lnCL-0.015***-0.015***w×lnCL0.025**0.021*lnST-0.010-0.009w×lnST-0.003-0.001lnLS0.802***0.799***w×lnLS-0.520***-0.519***lnNJ-0.044***-0.043***w×lnNJ-0.011-0.011lnNY-0.185***-0.185***w×lnNY0.166***0.170***lnGG-0.017-0.018w×lnGG0.0270.026lnRJ-0.007-0.008w×lnRJ-0.013-0.007lnGZ0.0260.025w×lnGZ0.0500.048lnNM-0.028*-0.028*w×lnNM-0.005-0.005lnDY0.0130.013w×lnDY-0.011-0.004R20.7960.796 注:***表示在1%水平上顯著,**表示在5%上顯著,*表示在10%上顯著; w1表示鄰接空間權重矩陣,w2表示經(jīng)濟空間權重矩陣

表6 空間杜賓模型直接效應與溢出效應分解

變量名稱w1w2直接效應溢出效應總效應直接效應溢出效應總效應lnDF0.005 0.024 0.028 0.004 0.022 0.026 lnNL0.001 -0.022 -0.020 0.002 -0.017 -0.015 lnZR0.002 0.006 0.008 0.002 0.007 0.008 lnLZ-0.015 0.269 0.254 -0.013 0.287*0.274 lnSZ0.003 0.005 0.007 0.003 0.004 0.007 lnCL-0.011*0.042 0.031 -0.012*0.031 0.019 lnST-0.013 -0.031 -0.043 -0.011 -0.023 -0.034 lnLS0.809***0.092 0.901***0.805***0.077 0.882***lnNJ-0.055***-0.122 -0.178* -0.054 ***-0.123 -0.177* lnNY-0.174***0.121 -0.053 -0.173***0.139 -0.034 lnGG-0.012 0.048 0.035 -0.014 0.043 0.029 lnRJ-0.012 -0.050 -0.062 -0.011 -0.035 -0.046 lnGZ0.043**0.196***0.239***0.041**0.192**0.233*** lnNM-0.035**-0.071 -0.106 -0.036**-0.073 -0.109 lnDY0.012 0.000 0.012 0.0140.020 0.034 注:***表示在1%水平上顯著,**表示在5%上顯著,*表示在10%上顯著; w1表示鄰接空間權重矩陣,w2表示經(jīng)濟空間權重矩陣

空間杜賓模型偏微分方法可將影響糧食生產(chǎn)效率因素的總效應分解影響該區(qū)域糧食生產(chǎn)效率影響的直接效應，和影響鄰域地區(qū)糧食生產(chǎn)效率的溢出效應。從表分解結果的直接效應來看，無論是在鄰接空間權重下還是在經(jīng)濟空間權重下，糧食單產(chǎn)水平(lnLS)對本地區(qū)糧食生產(chǎn)效率影響系數(shù)最大，這是因為土地本身肥沃程度以及所處的光熱條件等自然因素是直接決定糧食產(chǎn)出水平的最主要因素。高中以上勞動力比例(lnGZ)的直接效應回歸系數(shù)也顯著為正，這說明地區(qū)勞動力文化水平越高，則相關政策的接受能力、先進技術的使用能力就越強，并能更好的進行適度規(guī)模經(jīng)營，從而更有利于促進糧食生產(chǎn)效率的提高。與之相反，除澇面積(lnCL)直接效應回歸系數(shù)均顯著為負，表明自然災害等對本區(qū)域的糧食生產(chǎn)效率具有負的影響。中間投入要素中機械總動力(lnNJ)、農(nóng)業(yè)化肥投入(lnNY)的直接效應回歸系數(shù)均也顯著為負，表明當前中國糧食生產(chǎn)已基本告別了大量依靠中間品投入的粗放型農(nóng)業(yè)。因此，大量中間品的投入并不能提高該地區(qū)的糧食生產(chǎn)效率。此外，人均收入水平(lnNM)的直接效應回歸系數(shù)也顯著為負，這表明收入水平的提高，使得人們具有更強的謀生能力，并且外出工作的機會和相應保障也就越好，因此他們更有可能不再束縛于土地上進行糧食生產(chǎn)。從表中分解結果的溢出效應來看，糧食作物播種面積比重(lnLZ)、高中以上勞動力比例(lnGZ)具有顯著的溢出效應，且溢出效應系數(shù)大于直接效應系數(shù)，說明這兩因素區(qū)域間的溢出效應要強于區(qū)域內(nèi)溢出效應。最后，在各要素對糧食生產(chǎn)綜合效率影響的總效應中，糧食單產(chǎn)水平(lnLS)對其正向影響最大，其次為高中以上勞動力比例(lnGZ)、糧食作物播種面積比重(lnLZ)，而機械總動力投入(lnNJ)則對其產(chǎn)生較大的負向影響。這種結果也基本符合當前糧食生產(chǎn)的現(xiàn)狀，因為糧食生產(chǎn)自然稟賦條件賦予的產(chǎn)出能力始終是影響糧食生產(chǎn)效率的最主要因素，但隨著我國糧食生產(chǎn)方式從粗放型、分散分向集約型、規(guī)?；D變，勞動力的文化水平就顯得更為重要，而以往大量中間生產(chǎn)要素投入，已經(jīng)不能顯著提升我國糧食生產(chǎn)的效率(表6)。

3 結論與啟示

該文以省級糧食生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù)為基礎，通過對全國糧食生產(chǎn)效率的測度及時空格局分析，較全面掌握了糧食生產(chǎn)效率的時空格局特征以及主要影響因素，可為未來制定糧食生產(chǎn)決策提供科學借鑒。從研究結果來看，我國糧食生產(chǎn)效率基本穩(wěn)定，但具有明顯的階段性變化特征。在糧食生產(chǎn)綜合技術效率分解中純技術效率對綜合技術效率的影響及制約能力強于規(guī)模效率，而純技術效率相對較低是造成綜合技術效率不高的主要影響因素； 全國糧食生產(chǎn)效率空間差異性顯著，但隨著時間的推移其空間格局特征并沒有發(fā)生顯著變化，綜合技術效率較高的區(qū)域主要在東北及華東地區(qū)，較低的區(qū)域則主要集中在陜西、寧夏、甘肅、等地； 從空間杜賓模型的回歸結果來看，糧食單產(chǎn)水平、高中以上勞動力比例、除澇面積、機械總動力、農(nóng)業(yè)化肥投入、人均收入水平對糧食生產(chǎn)綜合技術效率具有顯著的直接效應，而糧食作物播種面積比重、高中以上勞動力比例則對糧食生產(chǎn)綜合技術效率具有顯著的溢出效應。自然稟賦條件賦予糧食生產(chǎn)的產(chǎn)出能力是影響糧食生產(chǎn)效率的最主要因素，但隨著我國糧食生產(chǎn)方式從粗放型、分散型向集約型、規(guī)?；D變，勞動力的文化水平、糧食作物播種面積比重就顯得更為重要，而以往依靠大量中間生產(chǎn)要素的投入已不能顯著提升我國糧食生產(chǎn)的效率。需要說明的是，受限于數(shù)據(jù)可得性與樣本數(shù)量，該研究所測算的糧食綜合生產(chǎn)效率只能在一定程度上測度效率值的大小，基于這一測度水平的回歸分析也存在穩(wěn)健性較弱的風險，這也是在未來的研究中亟待克服的方面。

基于研究結果，政策啟示如下：(1)糧食生產(chǎn)效率的提升依賴于先進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術的運用和推廣，這不僅需要加強農(nóng)業(yè)科技的創(chuàng)新和推廣，更需要我們提升農(nóng)村勞動力的文化水平。因為勞動力文化水平越高，相關政策的接受能力、先進技術的使用能力就越強，并能更好的進行適度規(guī)模經(jīng)營，從而更有利于促進糧食生產(chǎn)技術效率的提高。培育新型職業(yè)農(nóng)民，讓農(nóng)民掌握更多的農(nóng)業(yè)科技知識，應成為今后提高我國糧食生產(chǎn)水平的一項重要任務。(2)隨著我國糧食生產(chǎn)方式從粗放型向集約型轉變，糧食生產(chǎn)效率的提升已不在過度依賴于中間要素投入的增加，合理控制和利用中間要素的投入，也將是提升我國糧食生產(chǎn)效率的一個重要途徑。(3)我國糧食生產(chǎn)效率具有明顯的空間差異特征，需要我們注重區(qū)域間的平衡發(fā)展。這不僅要求我們在資源配置過程中要注重優(yōu)勢地區(qū)的種糧規(guī)模效益，還需要充分利用糧食生產(chǎn)技術效率的空間外溢效應來帶動落后地區(qū)糧食生產(chǎn)效率的提高。